L'Agricoltura di Precisione, emblema della quarta rivoluzione industriale, mira a ottimizzare la resa delle colture riducendo le differenze di produttività all'interno degli appezzamenti. Può essere realizzata con diverse metodologie ed è un tema cruciale su cui le aziende agricole investono per trovare sistemi di rilevamento sempre più precisi e affidabili.
In questo articolo verranno esaminate le linee guida dettate dal MASAF (Ministero dell'Agricoltura, della Sovranità Alimentare e delle Foreste) per approfondire i benefici previsti dell'Agricoltura di precisione, identificare le aree tecnologiche coinvolte e definire le basi per l'Agricoltura 4.0.
Negli anni '90, l'introduzione su larga scala e di pubblico dominio del GPS ha segnato un punto di svolta nell'agricoltura, consentendo di acquisire dati più precisi e aumentando l'accuratezza delle attività agricole. L'implementazione di questa innovazione ha dato vita all'Agricoltura di precisione, o Agricoltura 3.0, una strategia adottata dalle aziende agricole che si avvale delle tecnologie informatiche e digitali per condurre interventi agronomici mirati, considerando le effettive esigenze delle colture e le caratteristiche biochimiche e fisiche del suolo. L'estensione di tali approcci al settore zootecnico è nota come Precision Farming.
Il MASAF con il decreto ministeriale del 22 dicembre 2017 definisce l'agricoltura di precisione come “il risultato di un processo di sistema integrato, che ha l'obiettivo di ricondurre certi parametri di ingresso, relativi ad una certa coltivazione, verso determinati valori in uscita (tipicamente valori di resa produttiva e di qualità), secondo uno schema di attuazione interno che tende a fornire i parametri ottimali per quella coltivazione, la quale di fatto "comunica" determinate esigenze di acqua, luce e così via al sistema stesso".
Il MASAF individua tre fasi nel processo di applicazione dell'agricoltura di precisione:
La prima fase riguarda la misurazione e l'interpretazione della variabilità spazio-temporale associata a tutti gli aspetti della produzione agraria. Questo avviene attraverso l'acquisizione di dati ambientali negli agro-ecosistemi e la loro elaborazione utilizzando metodologie innovative. Il risultato finale è la suddivisione del campo in aree con caratteristiche sufficientemente omogenee.
La seconda fase sfrutta le informazioni raccolte nella fase precedente per adattare gli input agronomici (come acqua, fertilizzanti, prodotti fitosanitari) alle specifiche condizioni locali. Ciò consente di differenziare gli interventi agronomici all'interno dello stesso appezzamento.
La terza fase riguarda la validazione della metodologia al fine di calibrare le direttive gestionali prima del loro trasferimento agli agricoltori.
L'introduzione e l'integrazione dei processi di Information Technology nell'agricoltura e nei principali sistemi di gestione del settore primario hanno permesso di valutare e classificare i benefici previsti in diverse realtà aziendali. Tra questi:
L'impiego delle tecnologie agronomiche offre diversi benefici in termini produttivi, economici ed ambientali, derivanti dall'ottimizzazione degli input e dalla riduzione della pressione esercitata dagli impianti agricoli sull'ambiente. La precisione introdotta consente una distribuzione mirata di acqua, fertilizzanti e prodotti fitosanitari solo dove necessario e nella quantità appropriata, sia per le coltivazioni in pieno campo che per quelle protette. L'utilizzo dei sensori permette anche un monitoraggio in tempo reale delle colture, riducendo il rischio di pratiche agronomiche inadeguate che potrebbero danneggiare le piante, con conseguenti risparmi di sostanze chimiche.
Una delle sfide costanti del settore agricolo è legata alla promozione della sostenibilità attraverso l'innovazione, concentrandosi principalmente sulle soluzioni 4.0 dedicate a smart farming e all'agricoltura di precisione (o Precision Farming).
La diffusione dell'agricoltura di precisione è stata agevolata dal crescente coinvolgimento dei costruttori nella predisposizione di soluzioni innovative e da una riduzione dei costi delle tecnologie. I fabbisogni principali che spingono all'adozione di soluzioni digitali in ambito agroalimentare sono strettamente legati alla necessità di migliorare la gestione logistica, perseguire una maggior efficienza nei processi produttivi e ottimizzare il processo di tracciabilità e rintracciabilità dei lotti di produzione lungo l'intera filiera.
Di seguito, vengono riportate le quattro macro aree tecnologiche trasversali.
La ricerca avanza rapidamente verso lo sviluppo di sistemi remoti per l'acquisizione e la gestione dei dati climatici e colturali, ma la loro applicabilità è ancora varia, sia in relazione alle macchine che alle colture coinvolte. Per quanto riguarda le macchine agricole, la possibilità di variare la distribuzione dei mezzi tecnici è già una realtà commerciale; è possibile gestire settori di soli 30-40 centimetri di larghezza su fronti di oltre 30 metri, per la distribuzione di fertilizzanti e antiparassitari, con applicazioni superficiali o con interramento.
La comunicazione e la trasmissione di dati e comandi tra tutte le parti coinvolte nell’attività agricola (macchine agricole, attrezzature accessorie e così via) con l’operatore e l’azienda, è resa possibile dall’infrastruttura tecnologica ISOBUS, che consente di migliorare il rapporto risorse-lavoro-resa produttiva. La tecnologia ISOBUS permette il riconoscimento automatico degli attrezzi sul mezzo agricolo e la conseguente trasmissione di dati e comandi tra la rete di controllo del trattore, l’operatore e la banca dati aziendale. Inoltre, si sta lavorando allo sviluppo di tecnologie per consentire il dialogo tra macchine (Machine-to-Machine - M2M) nell'ambito più ampio dell'Internet of Things (IoT), con l'obiettivo di promuovere l'interoperabilità e la tracciabilità dei sistemi agricoli.
L’agricoltura di precisione si fonda sulla conoscenza approfondita della variabilità spaziale delle proprietà del suolo e delle caratteristiche vegetative delle piante nei sistemi colturali. Per l'acquisizione dei dati vengono impiegati sensori che possono essere categorizzati come "remote sensing" e "proximal sensing", noti anche come "aero-spaziali" e "terrestri". Recentemente, c'è stata una significativa evoluzione nella sensoristica da remoto, passando da sensori che operavano su porzioni limitate dello spettro elettromagnetico a quelli in grado di utilizzare un'ampia gamma di lunghezze d'onda, consentendo di individuare caratteristiche specifiche del terreno e delle colture, così come di utilizzare la spettrofotometria a fluorescenza e la spettrometria termica. L'introduzione del rilevamento iperspettrale ha ulteriormente migliorato l'analisi di composti specifici e delle caratteristiche biofisiche e biochimiche, consentendo di individuare lo stress delle colture. Questi progressi nella sensoristica sono cruciali per l'implementazione di sistemi avanzati di agricoltura di precisione.
Di sensori abbiamo parlato anche all’articolo “Connected Vehicles: dal controllo al cloud”.
Il data management rappresenta un elemento fondamentale nell'agricoltura di precisione. Sebbene offra ampie opportunità di sviluppo, si evidenzia anche la complessità nella sua gestione. L'agricoltura di precisione genera una vasta quantità di dati provenienti da diverse fonti e sensori, che sono geolocalizzati e spesso caratterizzati da elevata frequenza di acquisizione. Questi dati, se correttamente gestiti, possono offrire notevoli vantaggi in termini di ottimizzazione delle attività agricole e dei macchinari. Tuttavia, la dispersione di molti di questi dati è ancora comune a causa delle attuali limitazioni nell'organizzazione, rappresentando un'area che richiede ulteriori sviluppi e miglioramenti.
Come evidenziato dall'Osservatorio Smart AgriFood della School of Management del Politecnico di Milano e dal Laboratorio RISE (Research & Innovation for Smart Enterprises) dell'Università degli Studi di Brescia, il settore agricolo sta compiendo significativi progressi nel contesto dell'innovazione digitale. L'agricoltura 4.0 rappresenta l'applicazione di tecnologie innovative nel settore agroalimentare, fungendo da miglioramento dell'agricoltura di precisione. Grazie all'automazione della raccolta, integrazione e analisi dei dati provenienti direttamente dai campi tramite sensori e altre fonti, le tecnologie digitali 4.0 supportano gli agricoltori nella gestione quotidiana e nella pianificazione strategica, facilitando i rapporti con la filiera e generando valore per le aziende e i loro partner. Attraverso l'utilizzo di soluzioni digitali, dall'IoT all'intelligenza artificiale, dall'analisi dei Big Data ai trattori autonomi e all'impiego di droni, le aziende agricole possono migliorare la redditività e la sostenibilità economica, ambientale e sociale delle proprie attività.
In conclusione, il contesto delineato dal MASAF sottolinea due considerazioni cruciali per il settore agricolo riguardanti l'agricoltura di precisione: l'incremento assoluto della produzione e il mantenimento di elevati livelli produttivi nel tempo, con una maggiore efficienza nell'uso delle risorse e un minore impatto ambientale. In definitiva, l'accento sul miglioramento dell'efficienza rende l'agricoltura di precisione uno strumento fondamentale per affrontare la transizione verso un futuro più sostenibile.
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